numpy里append与concatenate的区别

### 回答1：
numpy 中的 append 和 concatenate 都是用来在数组末尾添加新数据的函数。但是它们之间有一些区别：

- append 会在原数组的末尾添加新数据，并返回新的数组，原数组不会发生改变。
- concatenate 可以在原数组的末尾添加新数组，也可以将两个或多个数组拼接在一起。它返回新的数组，原数组不会发生改变。

例如：

import numpy as np

# 定义两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用 append 函数添加数据
c = np.append(a, b)
print(c)  # 输出：[1 2 3 4 5 6]

# 使用 concatenate 函数添加数据
d = np.concatenate((a, b))
print(d)  # 输出：[1 2 3 4 5 6]

总的来说，append 比较适用于向数组末尾添加单个元素，而 concatenate 比较适用于向数组末尾添加新的数组或者将多个数组拼接在一起。

### 回答2：
numpy是Python科学计算库，提供了处理大型多维数组和矩阵的函数和工具。在numpy中，有两个常用的数组拼接函数，分别是`append`和`concatenate`。

`append`函数用于在给定的数组末尾添加值或数组。它的工作原理是创建一个新的数组，并将原始数组和要添加的值或数组连接在一起。`append`函数返回的是一个新的数组，而不是原始数组的修改版本。该函数的语法为`numpy.append(arr, values, axis=None)`。

`concatenate`函数用于沿指定的轴连接一系列数组。它需要将要连接的多个数组作为参数，并通过指定`axis`参数来指定连接的方式。`concatenate`函数返回的是连接后的新数组，而不是原始数组的修改版本。该函数的语法为`numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)`。

因此，`append`和`concatenate`的区别主要体现在以下几个方面：

1. 功能不同：`append`用于在给定数组末尾添加值或数组，而`concatenate`用于沿指定轴连接多个数组。

2. 返回值不同：`append`返回的是一个新的数组，而`concatenate`返回的是连接后的新数组。

3. 参数不同：`append`只需要一个数组和一个要添加的值或数组作为参数，而`concatenate`需要多个数组作为参数。

4. 用途不同：由于`append`每次添加操作都需要创建一个新的数组，而`concatenate`直接将多个数组连接在一起，因此，`append`适用于少量添加操作，而`concatenate`适用于大规模数组的连接操作。

综上所述，`append`和`concatenate`在功能、返回值、参数和用途上都有所不同，根据具体的需求选择合适的函数来进行数组拼接操作。

### 回答3：
numpy中的append和concatenate都是用来在数组中添加元素或合并数组的函数。

首先，append是一个方法，它用于在已有数组的末尾添加元素。它的用法是 `numpy.append(arr, values, axis=None)`，其中`arr`是要添加元素的数组，`values`是要添加的元素或数组，`axis`是可选参数，用于指定数组的维度，如果不指定，则会将元素或数组按照一维数组进行添加。注意，使用append会创建一个新的数组来包含已有数组和添加的元素，原始数组不会改变。

其次，concatenate是一个函数，它用于合并多个数组。它的用法是 `numpy.concatenate((arr1, arr2, ...), axis=0)`，其中`arr1, arr2, ...`是要合并的多个数组，`axis`是可选参数，用于指定合并的维度，如果不指定，则默认按照第一个维度（行）进行合并。注意，合并的数组必须具有相同的维度，除了指定的合并维度外，其他维度的形状必须相同。使用concatenate不会创建新的数组，而是直接在原始数组上进行修改。

综上所述，append和concatenate的区别在于操作的方式和效果。append主要用于在已有数组的末尾添加元素，会创建一个新的数组；而concatenate主要用于合并多个数组，不会创建新的数组，直接在原始数组上进行修改。